我正在运行一个@nb.njit函数，试图在字符串数组中放入一个整数。import numpy as npdef func(): return my_array
a = func()我收到以下错误：
numba.errors.T
浏览 13提问于2019-10-25得票数 5
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我在玩Numba，看看我能多快地做一个Python+NumPy代码。我的测试函数计算三维空间中n个点的两两欧几里德距离。我得到了两个数量级加速Numba。如果我注释掉存储在数组中的距离的行(即distance[i, j] = d和distance[j, i] = d)，我将得到Numba的6个数量级加速。NumPy和Numba函数from numba import jit, <
浏览 0提问于2015-07-09得票数 1
我希望在np.float32和内置Python之间执行二进制操作(如add和乘法)，并将np.float32作为返回类型。但是，它会自动提升到np.float64中。然而，在我的示例中，没有必要对np.float64进行向上转换以保持精度，但仍然会发生这种情况。如果我将2.0 ( Python浮点数(64位))添加到一个而不是2中，那么这个转换就有意义了。因此，我的问题是:当将二进制运算符应用于np.float32和内置Pyt
浏览 2提问于2014-09-18得票数 0
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Python 3.9.7，Numba 0.54.0@numba.njit(parallel=True)
def _fill_date_timerow['Price_frac'] = numba.uint16(row['Price_frac_str']) #ERROR!没有为signature:(unichr x 5找到函数函数的实现(
浏览 2提问于2021-10-17得票数 1
我有两个numpy数组A和B的维数(87256×87256)。α*A+ (1 -α)*B计算这个数组最快的方法是什么？我有一个多核系统，所以并行计算不是一个限制.
浏览 0提问于2019-09-10得票数 2
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我正在尝试进一步提高一些用python编写的代码的速度，这些代码是用Numba编译的。当查看numba生成的程序集时，我注意到生成了双精度操作，我觉得这很奇怪，因为输入和输出都应该是float32的。 我在the循环外部将变量/数组类型声明为float32，并将它们传递到函数中。奇怪的是，在运行测试之后，我发现变量"scalarout“被转换为python float，这实际上是一个64位的值。default_ti
浏览 21提问于2020-01-28得票数 1
我目前正在研究如何使用Numba来加速我的python软件。我是全新的概念，目前正在尝试学习绝对的基础。我现在坚持的是：
我不明白，矢量化装饰器的最大好处是什么？文档解释说，修饰器用于将普通python函数转换为Numpy ufunc。据我所知，ufunc的好处是，它可以使用numpy数组(而不是标量)并提供诸如广播之类的功能。以numba文档中的这个例子为例。@vectorize([float64(floa
浏览 0提问于2018-09-12得票数 2
当我在我的函数中比较两个numpy数组时，我得到一个错误，说只有length-1数组可以转换为Python标量：from numba import7-f7b68c0872a3> in <module>()
/Users/Guest/Library/Enthought/Canopy_64bit/
浏览 2提问于2013-10-29得票数 9
array dtype: object我有一个类是这样写的： ('train_x', float64[:,:]), ('test_x', float64[:,:]),]
@jitclass我将<
浏览 100提问于2020-02-28得票数 0
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3回答
什么时候能有效？
、、、
我知道numba会创建一些间接费用，在某些情况下(非密集计算)，纯python会变得更慢。但我不知道的是在哪里划界线。是否可以用算法复杂度的顺序来确定在哪里？例如，为了添加两个数组(~O(n))，在这段代码中，纯python比5更短： result = 0.0 return result
@numba.jit('float64[:](floa
浏览 0提问于2019-03-29得票数 4
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我刚刚开始熟悉如何使用Numba加速我的代码，所以我测试了非常简单的函数： import numpy as npfrom time import time---> 2 dotter(X)> 4 print(1000*(toc-tic), ' ms')> ~/anaconda3/lib/python3.8# Something uns
浏览 76提问于2021-03-18得票数 0
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我有一个用于操作的大数组，例如，矩阵转置。numba要快得多：import numpy as npimport time
t = time.time() print(f"numpyn
浏览 15提问于2022-03-02得票数 2
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int32, float64class myclass(object_ctor(*bind.args[1:], **bind.kwargs)
File "C:\Python389\lib\site-packages\numba\core\dispatcher.py"File "<string>
浏览 10提问于2022-01-19得票数 1
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我有一个Python来计算几个非常小的NumPy数组，并且我在一个单独的机器上有一个需要使用这些数组的Java。
这些数组有时需要重新计算，然后由Java服务使用。将NumPy数组转储到磁盘并以float[][]的形式加载它的最佳方法是什么？我知道我可以使用JSON来完成这个任务(Python将NumPy数组转储到一个JSON文
浏览 4提问于2018-09-20得票数 0
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我已经尽力将所有的技巧结合起来，使numba快速，在某种程度上，对于cython也是如此，但是我的numpy代码几乎比numba ( float64)快2倍，如果使用float32，则比numba快2倍我浏览了很多关于numpy，numba和cython的堆叠文章，却没有找到任何直接的答案。numpy版本： return np.sum( np.exp(x) )
nu
浏览 0提问于2019-07-07得票数 7
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我在看来学习Numba。= v + a*dt positions[ii] = x/x0然后，演示者开始指示numba他的论点是
如果代码不需要与GIL交互，那么发布GIL有什
浏览 9提问于2021-12-21得票数 1
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@jit(nopython=True) return np.empty(5, np.float)empty() 342/lib/python3.5/site-pac
浏览 1提问于2018-06-29得票数 6
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具有元组列表的Numba
、、、
tuple_data = [(1.1,1,"one"),(2.1,2,"two"),(3.1,3,"three")]问题是，我希望数据作为float本身。，所以我的代码如下：import numpy as n
浏览 1提问于2021-03-05得票数 2
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在Numba类中预先分配2D数组
、、、、
我在和Numba一起做一次加速课。当您想在类中使用Numba时，您必须定义/预先分配您的类变量。在这方面，，我的问题是在 jitclass之前声明一个2D数组。以下MWE直接显示了我的问题：from numba import int32, float32 my_cla
浏览 10提问于2021-12-29得票数 0
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